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光环大数据Python培训 python应掌握的爬虫所有技能汇总

光环大数据Python培训python应掌握的爬虫所有技能汇总光环大数据Python培训了解到，查看网页源代码和检查元素
不要觉得很简单，这两招是爬虫的根底。

假如你熟习这两招，简单网站的爬虫，你就学会了一半。

普通来说，检查元素中看到的内容都会在网页源代码中呈现。

今天我选取的这个例子，状况特殊，检查元素中看到的内容局部会在网页源代码中呈现。

python应掌握的爬虫所有技能
爬北京的白天和夜间温度
下面是源代码，我会有注释的，跟着一起读一读
Talk is cheap. Show you the code
python应掌握的爬虫所有技能
简单点解释就是检查元素看到的样子和Soup对象中元素的样子差不多
爬多个城市的白天和夜间温度
搜索不同的城市天气，观察网址的变化。

观察网址的变化是爬虫中最重要的本领之一
python应掌握的爬虫所有技能
有了requests+bs4两大利器，简单网站的爬虫你就学的差不多了。

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Python培训机构的Python课程有哪些_光环大数据培训

Python培训机构的Python课程有哪些_光环大数据培训Python培训机构的Python课程有哪些？光环大数据Python培训机构，拥有16年的程序员培训经验，上市公司品牌，口碑好，名师授课，强大的教研团队研制开发新的课程，与中关村软件园战略合作保障人才输出，与学员签订就业协议保障就业问题！真正的靠谱品牌！就目前而言开设Python课程的培训机构不占少数，有的专攻线上，有的侧重线下，无论你选择线上学习还是线下学习选择培训机构很关键。

有的培训机构的Python课程大纲看起来专业细致，但实质讲课内容并不专业，因为内部全职讲师水平有限，部分课程全靠外部兼职讲师。

有的培训机构培训费用偏低，授课质量不敢保障，更别说是就业了。

我们以光环大数据Python培训机构的Python课程为例为大家展示一下：课程一阶段PythonWeb■学习内容：PythonWeb内容实战■学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术■完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux■学习内容：PythonLinux实战开发■学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

■完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库■学习内容：文件与数据库实战开发■学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案■完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础■学习内容：Python基础实战开发■学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

■完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发■学习内容：Python进阶实战开发■学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

Python最难理解的知识点汇总光环大数据Python培训机构

Python最难理解的知识点汇总光环大数据Python培训机构光环大数据Python培训了解到，几年前刚学Python的时候，看装饰器就觉得看九阴真经里面的怪文字，完全看不懂，确实装饰器是一个非常难以理解的概念。

1.什么是装饰器网上有人是这么评价装饰器的，我觉得写的很有趣，比喻的很形象每个人都有的内裤主要是用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，肿木办？我们想到的一个办法就是把内裤改造一下，让它变得更厚更长，这样一来，它不仅有遮羞功能，还能提供保暖，不过有个问题，这个内裤被我们改造成了长裤后，虽然还有遮羞功能，但本质上它不再是一条真正的内裤了。

于是聪明的人们发明长裤在不影响内裤的前提下，直接把长裤套在了内裤外面，这样内裤还是内裤，有了长裤后再也不冷了装饰器就像我们这里说的长裤，在不影响内裤作用的前提下，给我们的身子提供了保暖的功效。

2.装饰器的前传4步曲为什么讲装饰器要放在入门篇的末尾讲呢，因为这货太难了，里面有许多前提要懂。

Python的函数相信大家都懂了，但是大家知不知道函数也是一种对象，可以像参数一样传递，我们看下面的例子吧：1)函数也是对象defmessage(word=’hello’):returnword.upper()+’!’printmessage()>>HELLO!my_message=messageprintmy_message>>printmy_message()>>HELLO!也就是说message可以赋值给另外一个变量2)函数可以嵌套，定义在另外一个函数内部defshow():print‘Runinshow()’defmessage(word=’hello’):returnwordprintmessage()show()>>Runinshow()hellomessage可以嵌套在show函数里面，调用show的时候也会跑下message函数3)函数作为参数返回一个函数还可以当做另外一个函数的返回值,不信看下面这个例子:>>hello…4)函数作为参数传入我们先创建一个getName函数，然后把这个函数当做参数传递给foo函数>>IwillcallthegetNamefunctionlaterleo3.装饰器的真面目1).经过前面几步，大家应该理解了函数可以作为参数传入，也可以当参数返回，而且还可以嵌套装饰器其实就是对函数进行再次包装，它能够在不改变函数的前提下，增加函数的功能，可以在函数执行之前或者执行之后执行一段代码a_stand_alone_function()>>Iamastandalonefunction,don’tyoudaremodifymea_stand_alone_function_decorated=my_new_decorator(a_stand_alone_f unction)a_stand_alone_function_decorated()>>BeforethefunctionrunsIamastandalonefunction,don’tyoudaremodifymeAfterthefunctionruns2).使用装饰器看这样简单吧，装饰器有一个语法糖@,直接@my_new_decorator就把上面一坨代码轻松化解了，这就是Pythonic的代码，简洁高效其实相当于:another_stand_alone_function=my_new_decorator(another_stand_alone _function)4.为什么要使用装饰器装饰器提供了一些和代码维护性和审美相关的优点。

Python深入04 闭包_光环大数据 Python培训机构

Python深入04 闭包_光环大数据 Python培训机构闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。

函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。

在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。

函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性(reusability)。

闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。

不同的语言实现闭包的方式不同。

Python以函数对象为基础，为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范式中，已经多次看到Python使用对象来实现一些特殊的语法)。

Python一切皆对象，函数这一语法结构也是一个对象。

在函数对象中，我们像使用一个普通对象一样使用函数对象，比如更改函数对象的名字，或者将函数对象作为参数进行传递。

函数对象的作用域和其他对象一样，函数对象也有其存活的范围，也就是函数对象的作用域。

函数对象是使用def语句定义的，函数对象的作用域与def所在的层级相同。

比如下面代码，我们在line_conf函数的隶属范围内定义的函数line，就只能在line_conf的隶属范围内调用。

def line_conf(): def line(x): return 2*x+1 print(line(5)) # within the scopeline_conf()print(line(5)) # out of the scopeline函数定义了一条直线(y = 2x + 1)。

可以看到，在line_conf()中可以调用line函数，而在作用域之外调用line将会有下面的错误：NameError: name 'line' is not defined说明这时已经在作用域之外。

同样，如果使用lambda定义函数，那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。

从零开始学Python_光环大数据分析培训

从零开始学Python_光环大数据分析培训使用numpy构建矩阵数组的创建可以使用numpy模块中的array函数实现，一维数组只需要给array函数传入一个列表或元组，二维数组则是传入嵌套的列表或元组。

具体举例可知：arr1和arr2为一维数组，arr3为二维数组，返回一个数组的行数和列数可使用shape方法，即元素的获取使用索引的方式，查询一维数组和二维数组的元素。

一维数组的索引与列表、元组的索引完全一致，这里就不在赘述；二维数组的索引就稍微有点复杂，我们可以通过例子来说明：print函数中的‘/n’，目的用来换行，使打印出来的结果不显得那么拥挤。

咦？报告，你最后一个返回的结果错了，你不是要返回由第一行、第三行、第三列和第四列组成的2×2矩阵吗？为什么是一个1×2的一维数组？如果像上面红框中使用索引的话，将获取【0,2】和【2,3】对应的两个值。

那该如何返回想要的2×2的矩阵呢？我们可以这样写：数学函数# 取绝对值np.absnp.fabs# 算术平方根np.sqrt# 平方np.square# 指数np.exp# 对数np.log2np.log10np.log(x,base)# 符号函数（大于0的数返回1、小于0的数返回-1、0返回0值）np.sign # 向上取整np.cell# 向下取整np.floor# 返回最近的整数np.rint# 判断是否缺失np.isnan# 判断是否有限np.isfinite# 判断是否无限np.isinf# 幂运算np.power # 余数np.mod统计函数# 最大值np.max# 浮点型的最大值np.fmax# 最小值np.mim# 浮点型的最小值np.fmin# 求和np.sum# 均值np.mean# 标准差np.std# 方差np.var# 中位数np.median映射函数apply_along_axisapply_along_axis函数与R语言中的apply函数用法一致，可以针对某个轴的方向进行函数操作，同样，而且在pandas模块中的DataFrmae对象中，可以使用apply函数达到相同的效果。

Python基础知识汇总_光环大数据培训

Python基础知识汇总_光环大数据培训1.Anaconda的安装百度Anaconda的官网，下载左边的Python3.X版本然后是设置路径，最后给出Jupyter notebook。

具体参考：猴子：初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？不过平时练习的时候我个人习惯用Enthought Canopy，但比起Anaconda有些中文字符的编写不兼容。

下载链接如下：Canopy | Scientific Python Packages & Analysis Environment | Enthought2.Python的四个关键点2.1数据python常用数据类型有5类：（1）字符串（String）在python中字符串用“”或者‘’分隔（2）数字类型：整数，浮点数（3）容器：列表、集合、字典、元祖①列表（List）:列表是可变的，方便增加、修改和删减数据。

列表有许多方便的函数，例如：在函数中使用列表时为防止循环的同时使列表发生改变，可以使用L1=L[:]从而复制列表，保持原列表L不变。

②元组（Tuple）:元祖是不可变的，使用（），只有一个元素的元祖要加逗号：(9,)③集合（Sets）:中学的知识里我们知道，集合的三个特性是：无序性，互异性，确定性。

即集合中不会存在重复元素，在python中用{}表示集合。

集合也有很多相关函数：创建空集：交集并集与做差：判断子集：清空：删除元素：替换：增加元素：④字典（Dictionary）：字典最大的特征是键值对应。

键值对用冒号(:)分割，整个字典用{}隔开。

字典是一个很好用的工具，我们可以通过字典利用增加内存来降低算法的复杂度。

（4）布尔值：True、False（注意大小写）（5）None2.2条件判断if语句可以通过判断条件是否成立来决定是否执行某个语句if-else语句就是在原有的if成立执行操作的基础上,当不成立的时候，也执行另一种操作if-elif-else语句例子：2.3循环循环有for循环while循环两种，我们常用的是for循环while True：可以用来开启循环。

Python完全新手教程_光环大数据分析培训

Python完全新手教程_光环大数据分析培训运行环境可以是linux或者是windows：1、linuxredhat的linux安装上去之后一定会有python的（必须的组件），在命令行中输入python回车。

这样就可以进入一个>>>的提示符2、windows安装好了python之后，在开始菜单里面找到Python2.3->IDLE，运行也会进入一个有>>>提示符的窗口开始尝试Python1、输入：welcome = “Hello!”回车然后又回到了>>>2、输入：print welcome回车然后就可以看到你自己输入的问候了。

Lesson 2 搞定环境之后的前行Python有一个交互式的命令行，大家已经看到了吧。

所以可以比较方便的学习和尝试，不用“新建－存档－编译－调试”，非常适合快速的尝试。

一开始从变量开始（其实说变量，更准确的是对象，Python中什么都可以理解为对象）。

变量welcome = “hello!”welcome就是变量名，字符串就是变量的类型，hello!就是变量的内容，””表示这个变量是字符串，””中间的是字符串的内容。

熟悉其他语言的人，特别是编译类型的语言，觉得没有变量的声明很奇怪。

在python中用赋值来表示我要这么一个变量，即使你不知道要放什么内容，只是要先弄一个地方来放你的东西，也要这么写：store = “”不过这个还是说明了store是字符串，因为””的缘故。

have a try代码:[复制到剪贴板]tmp_storage = “”welcome = “hello!”tmp_storage = welcomeprint tmp_storage你会发现同样的问候出现了。

字符串字符串是用””标记的，但是用”也可以（不要说你看不出一个是双引号，一个是单引号），两者之间是有一丁点区别，不过你可以不用理会。

其实是差不多的。

Python机器学习入门资料梳理_光环大数据python培训

Python机器学习入门资料梳理_光环大数据python培训在python基本语法入门之后，就要准备选一个研究方向了。

Web是自己比较感兴趣的方向，可是，导师这边的数据处理肯定不能由我做主了。

paper、peper、paper……真的挺愁人的马上就要进行春季实习招聘了，加油！总结一下python机器学习方面的资料吧。

1、数据处理1.1 综合ScipySciPy is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. In particular, these are some of the core packages这里集合着python科学计算的几乎所有核心库，也是一个导航。

Scipy Lecture Notes极力推荐的一个学习笔记！Scipy Tutorialscientific-python-lectures Jupyter1.2 NumpyNumpy TutorialIndex Numpy遇到Numpy陌生函数，查询用法，推荐！1.3 Pandaspandas主页pandas主页，可以进入它的相关文档教程 pandas documentspandas史上最强参考文档集合10 Minutes to pandas十分钟搞定pandas翻译版API ReferenceIndex Pandas遇到陌生函数，查询用法，推荐！pandas教程-百度经验1.4 MatplotlibMatplotlib Gallery提供一些图像例子Matplotlib Tutorial(译)翻译原文matplotlib – 2D and 3D plotting in Python2、数据可视化2.1SeabornSeaborn is a Python data visualization library with an emphasis on statistical plots. The library is an excellent resource for common regression and distribution plots2.2Plotly Python Library印刷品质的图片质量啊！3、机器算法3.1综合用python做科学计算五星推荐的中文学习资料！！！scikit-learn3.2 Cluster-聚类算法Comparing Python Clustering Algorithms3.3 GA(Genetic Algorithm)Pyevolve documentation为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

python重点总结

python重点总结Python重点总结：Python是一种高级编程语言，具有强大的功能和简洁的语法。

下面是对Python 的重点总结：1. 数据类型：Python提供了多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组和字典。

了解每种数据类型的特点和用法是编写Python程序的关键。

2. 控制流程：Python使用缩进来表示代码块，而不是使用大括号。

掌握条件语句（if-else语句）和循环语句（for循环和while循环），可以实现程序的逻辑控制。

3. 函数：函数是一种封装了一系列操作的代码块，可以在程序中重复使用。

了解如何定义函数、传递参数、返回值以及函数的作用域是编写模块化和可复用代码的关键。

4. 文件操作：Python提供了操作文件的内置函数和模块，可以读取、写入和修改文件。

熟悉如何打开文件、读取和写入内容以及关闭文件是处理文件输入和输出的基础。

5. 异常处理：在程序运行过程中，可能会出现各种错误和异常。

了解如何使用try-except语句来捕获和处理异常，可以增强程序的健壮性，防止程序崩溃和出错。

6. 模块和包：Python可以通过导入模块和包来扩展其功能。

模块是一组相关的代码的集合，而包是多个模块的组合。

熟悉如何使用已有的模块和包，以及如何创建自己的模块和包，可以提高编程效率和代码的重用性。

7. 面向对象编程：Python支持面向对象编程（OOP），可以通过定义类和创建对象来实现面向对象的思想。

了解类、对象、属性和方法的概念，以及如何继承和多态，可以更好地组织和管理代码。

8. 第三方库：Python拥有大量的第三方库，可以用于各种用途，如数据分析、Web开发、机器学习等。

熟悉一些常用的第三方库如NumPy、Pandas、Matplotlib 和Django，可以提高编程效率和解决实际问题的能力。

总结起来，Python是一种功能强大且易于学习的编程语言。

掌握了上述重点内容，能够更好地应用Python进行程序开发和问题解决。

Python数据类型详解_光环大数据python培训

Python数据类型详解_光环大数据python培训Python培训、Python培训班、Python培训机构，就选光环大数据！目录1、字符串2、布尔类型3、整数4、浮点数5、数字6、列表7、元组8、字典9、日期1、字符串1.1、如何在Python中使用字符串a、使用单引号(‘)用单引号括起来表示字符串，例如：str=’this is string’;print str;b、使用双引号(“)双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同，例如：str=”this is string”;print str;c、使用三引号(”’)利用三引号，表示多行的字符串，可以在三引号中自由的使用单引号和双引号，例如：str=”’this is stringthis is pythod stringthis is string”’print str;2、布尔类型bool=False;print bool;bool=True;print bool;3、整数int=20;print int;4、浮点数float=2.3;print float;5、数字包括整数、浮点数。

5.1、删除数字对象引用，例如：a=1;b=2;c=3;del a;del b, c;#print a; #删除a变量后，再调用a变量会报错5.2、数字类型转换int(x [,base]) 将x转换为一个整数float(x ) 将x转换到一个浮点数complex(real [,imag]) 创建一个复数str(x) 将对象x转换为字符串repr(x) 将对象x转换为表达式字符串eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象tuple(s) 将序列s转换为一个元组list(s) 将序列s转换为一个列表chr(x) 将一个整数转换为一个字符unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符ord(x) 将一个字符转换为它的整数值hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串5.3、数学函数abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回10ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回5cmp(x, y) 如果x < y 返回-1, 如果x == y 返回0, 如果x > y 返回1exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回2.0max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。

python必学知识点总结

python必学知识点总结一、Python 基础1. 变量和数据类型Python 中的变量可以用来存储各种类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。

掌握不同数据类型的定义和使用方式是非常重要的。

2. 运算符和表达式Python 支持各种运算符和表达式，包括算术运算、比较运算、逻辑运算等。

熟练掌握运算符的优先级和使用方法是非常重要的。

3. 控制流Python 中的控制流包括条件语句、循环语句和异常处理。

掌握这些控制流的使用方法可以编写灵活的程序。

4. 函数和模块Python 中的函数和模块可以用来组织和重用代码。

了解如何定义函数、调用函数和导入模块是非常必要的。

5. 文件操作Python 提供了丰富的文件操作函数和方法，可以用来读写文件、管理文件路径等。

掌握文件操作的技巧可以实现更多功能。

6. 异常处理Python 中的异常处理机制可以用来处理程序运行时出现的错误和异常。

了解如何捕获异常、处理错误是非常重要的。

二、Python 高级特性1. 列表推导式列表推导式是一种简洁的方式来创建列表，可以在一行代码里实现复杂的逻辑。

2. 生成器和迭代器生成器和迭代器可以用来实现惰性计算和数据流处理，提高程序的效率和性能。

3. 装饰器装饰器是一种功能强大的特性，可以用来动态地修改函数或方法的行为。

4. 上下文管理器上下文管理器可以用来管理资源的获取和释放，例如文件操作、数据库连接等。

5. 多线程和多进程Python 提供了多线程和多进程的支持，可以用来实现并发和并行处理。

6. 函数式编程Python 支持函数式编程范式，可以通过高阶函数、匿名函数等来实现函数的组合和变换。

三、Python 标准库1. os 模块os 模块提供了丰富的函数和方法，用来处理操作系统相关的功能，例如文件路径、环境变量等。

2. sys 模块sys 模块包含了与 Python 解释器相关的功能，例如命令行参数、标准输入输出等。

一文掌握 Python 密集知识点_光环大数据培训

一文掌握Python 密集知识点_光环大数据培训光环大数据（大数据培训机构），了解到第一个问题，什么是 Python ？根据 Python 之父 Guido van Rossum 的话，Python 是：一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

对于我来说，学习 Python 的 ...Python 模型存储 Hadoop 编程方法第一个问题，什么是 Python ？根据 Python 之父 Guido van Rossum 的话，Python 是：一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

对于我来说，学习 Python 的首要原因是，Python 是一种可以优雅编程的语言。

它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。

另一个原因是我们可以将 Python 用在很多地方：数据科学、Web 开发和机器学习等都可以使用 Python 来开发。

Quora、Pinterest 和 Spotify 都使用 Python 来进行他们的后端 Web 开发。

那么让我们来学习一下 Python 吧。

Python 基础 1. 变量你可以把变量想象成一个用来存储值的单词。

我们看个例子。

Python 中定义一个变量并为它赋值是很容易的。

假如你想存储数字 1 到变量“one”，让我们试试看：one = 1超级简单吧？你只需要把值 1 分配给变量“one”。

two = 2some_number = 10000只要你想，你可以把任意的值赋给任何其他的变量。

正如你从上面看到的那样，变量“two”存储整型变量 2 ，变量“some_number”存储 10000 。

除了整型，我们还可以使用布尔值（True/Flase）、字符串、浮点型和其他数据类型。

# booleanstrue_boolean = Truefalse_boolean = False# stringmy_name = "Leandro Tk"# floatbook_price = 15.802. 控制流程：条件语句“If”使用一个表达式来判断一个语句是 True 还是False ，如果是True ，那么执行if 内的代码，例子如下：ifTrue:print("Hello Python If")if 2 > 1:print("2 is greater than 1")2 比1 大，所以 print 代码被执行。

分分钟学Python_光环大数据python培训

# => 7# Division is a bit tricky. It
is integer division and floors the results# automatically.5 / 2 # => 2# To fix division we need to learn about floats.2.0 / 4.0 # This is a float11.0
'"This is a string."'This is also a string.'# Strings can be added too!"Hello " + "world!" # => "Hello world!"# Strings can be added without # => "Hello world!"# ... or multiplied"Hello"
# => 2 ...floored division# Modulo # =>
operation7 % 3
# => 1# Exponentiation (x to the yth power)2 ** 4
光环大数据
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 16# Enforce precedence with parentheses(1 + 3) * 2 # => 8# Boolean # =>
False##################################################### 2. 变量和数据##################################################### Python has a print statementprint "I'm Python. Nice to meet you!" Nice to meet you!# Simple way to get # => I'm Python. data from

Python技术学习报告

《Python技术》课程学习报告本学期的《Python技术》课程已经结束，我将从《Python技术》课程归纳总结和本课程的学习体会两部分展示我在本门课程的收获与体会。

一、《Python技术》课程归纳（基于课本概述）第一章---Python数据分析概述本章根据目前的数据分析发展状况，将数据分析具象化，首先介绍了数据分析的概念、流程、目的以及应用场景，阐述了使用Python进行数据分析的优势，列举说明了Python数据分析重要类库的功能，比如NumPy库、Pandas库、Matplotlib库、scikit-learn等。

紧接着阐述了Anaconda的特点，如何安装Anaconda 数据分析环境。

最后学习了Python数据分析工具Jupyter Notebook的使用方法。

第二章---Numpy数值分析基础本章重点介绍了NumPy重要的基础内容，比如NumPy的部分常用属性和方法，包括NumPy的“心脏”ndarray及其索引，生成随机数，创建矩阵，使用通用函数计算，以及进行统计分析的常用函数，为后面真正进入数据分析课程内容的学习和学习其他数据分析库(如pandas)打下了坚实的基础。

第三章---Matplotlib数据可视化基础本章介绍了pyplot绘图的基本语法、常用参数。

以2000~2017年各季度国民生产总值数据为例，介绍了分析特征间相关关系的散点图、分析特征间趋势关系的折线图、分析特征内部数据分布的直方图和饼图，以及分析特征内部数据分散情况的箱线图，为我们后续深入学习Matplotlib数据可视化打下了深厚的基础。

第四章---pandas统计分析基础本章以餐饮数据为例，介绍了数据库数据、CSV数据和Excel数据3种常用的数据读取与写入方式。

阐述了DataFrame的常用属性、方法与描述性统计相关内容。

介绍了时间数据的转换、信息提取与算术运算。

同时还剖析了分组聚合方法groupby的原理、用法和3种聚合方法。

十本Python编程语言的入门书籍光环大数据Python培训

十本Python编程语言的入门书籍_光环大数据Python培训本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。

我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。

有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。

Python基础教程（Begining Python）评语：Python入门佳作经典教程的全新修订 10个项目引人入胜《Python基础教程（第2版·修订版）》是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。

这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。

Python核心编程（Core Python Programming）评语：Python领域经典的开发指南，不可错过的编程实践宝典！《Python核心编程(第2版)》是经典的Python指导书，在上一版的基础上进行了全面升级。

全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python和一些其他材料。

《Python核心编程(第2版)》适合Python 初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

Learn Python the Hard Way详见本站文章福利：《笨办法学Python》电子书及配套视频Think Python《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。

Laura的数据科学笔记_光环大数据 Python培训机构

Laura的数据科学笔记_光环大数据 Python培训机构Python BasicsData Typestype(5) # inttype(5.0) # floattype('five')# strtype(True) # booltype((1, 2, 2)) # tuple ( )type([1,2, 2]) # list [ ]type(5 * 6) # inttype(5.0 * 6) # ifone value is a float, the result is a floattype(float(5 * 6)) # or, justchange the type!'five' * 2 # str ('fivefive')'five' - 1# errorStringsmy_string = "break voting stalemate over nasdaq dataprocessor"my_string[-20:] # last 20 charactersListsnums = [5, 5.0, 'five'] # can have multiple data typeslen(nums) # check the length: 3nums[1] = 6 # replace a list element#list 'methods' that change the listnums.append(7)nums.remove('five')# 'functions' that do not modify the listsorted(nums) sorted(nums, reverse=True) # optional argumentsum(nums)# returns sum of a list of numbers# selecting values in the listnewlist= [0,1,2,3,4,5,6]newlist[0] # the firstelementnewlist[2:5] # starts at 2, up to but NOT including5newlist[-1:] # last valuenewlist[-2:] #last two values# another exampledays_of_the_week = ['Monday', 'Tuesday','Sunday']days_of_the_week[0:5] #starts at 0, up to but notincluding 5 (weekdays)days_of_the_week[5:] #everything 5 andafter (weekends)days_of_the_week[:5] #starts at 0, up to but notincluding 5 (weekdays)# Let's filter out some days based on an ifstatementfor day in days_of_the_week: # the "day" variable can really becalled anything if len(day) <= 6: #will only print days with lengthof 6 or less print day # selecting every nthvaluedays_of_the_week[0:7:2] # every othervaluedays_of_the_week[0:7:3] # every third value# compairing lists withset()list_1 = ["cow", "dog", "cat", "moose", "wolf", "rabbit"]list_2 =["bird", "rabbit", "cat", "elephant", "dog", "cow"]# what values are onlyin list 1?set(list_1) - set(list_2)'''returns ['moose', 'wolf']'''# whatvalues are only in list 2?set(list_2) - set(list_1)'''returns ['bird','elephant']'''Dictionariesgeorge = { "age" : 32, "location" : "Florida", "gender":"Male", "occupation":"Entrepreneur" }george['age']george['location']d = {'a':10, 'b':20,'c':30}d # Dictionaries are unordered!d['c']= 40 # Replaces value of 'c'd.keys()# List of keysd.items() # Key value pairslen(d) # Number of items (3)Functionsdef give_me_five(): # function definition ends with colonreturn 5 # indentation required for functionbodygive_me_five() # prints the return value (5)num =give_me_five() # assigns return value to a variable, doesn't printitx = -55if x > 10: print "bigger than 10!"elifx <= 10 and x > 0: print "smaller than 10!"elif x == 0: print'zero!'elif x <= 0: print 'negative number'else: passtemperature= 20if temperature <= 32 : print 'ice, ice, baby'elif temperature >32 and temperature < 212: print 'liquid'else: print 'steam!'List Comprehension# make each item in fruits uppercasefruits = ['apple', 'banana','cherry']upperfruits = [fruit.upper() for fruit in fruits]'''returns ['APPLE', 'BANANA', 'CHERRY']'''# replacing items with list comprehensionanimals = ["cow", "dog", "bird"]animals =[item.replace('bird', 'parrot') for item in animals]'''returns ['cow','dog', 'parrot']'''# iterate through lists of multiple lists or dictionarieshouseholds = [ [{'owner': 'mark', 'pet': 'dog'}], [{'owner': 'julie', 'pet': 'cat'}, {'owner': 'tom', 'pet': 'bird'}], [{'owner': 'brad', 'pet': 'mouse'}, {'owner': 'tom', 'pet': 'dog'}], [{'owner': 'jose', 'pet': 'dog'}], [], [{'owner': 'jennifer','pet': 'lizard'}], [{'owner': 'judy', 'pet': 'cat'}, {'owner':'james', 'pet': 'penguin'}, {'owner': 'laura', 'pet':'elephant'}] ]pets = [[d.get('pet') for d in item] for item in households]''' Returns:[['dog'], ['cat', 'bird'], ['mouse', 'dog'],['dog'], [], ['lizard'], ['cat', 'penguin', 'elephant']] '''PandasImports# imports needed for the following examplesimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltReading Files# read a file directly from a URLdf =pd.read_table('https:///my_file.txt')# read a local file(path is relative to python's working directory)df =pd.read_table('data/my_file.txt')# examples of optional parameters whenreading in data:sep='|', header=None, names=['col_name1', 'col_name2','col_name3'], index_col='id'# read_csv() is basically read_table() witha particular set of defaults:header = TRUE, sep = ",", quote = "/"", dec= ".", fill = TRUE, comment.char = ""# fix data types of columnsnum_cols= df.columns[1:3] # create list of numericcolumnsdf[num_cols] = df[num_cols].astype('float') # convert themto type 'float'Writing Files# write a DataFrame to a CSVdf.to_csv('my_file.csv')# index is used as first columndf.to_csv('my_file.csv', index=False)# ignore indexExaming Datadf # print the first 30 and last 30 rowstype(df) # DataFramedf.head(10) # print the first 5 rowsdf.tail() # print the last 5 rowsdf.describe() # summarize all numericcolumnsdf.index # "the index" (aka "thelabels")df.columns # column names (which is "anindex")df.dtypes # data types of each columndf.shape# number of rows and columnsdf.values # underlying numpy() # concise summary (includes memory usage asof pandas 0.15.0)Columns# selecting and examining columnsdf['col_name1'] # select one columndf.col_name1 # select one column using the DataFrame attributetype(df['col_name1']) # Seriesdf.col_name1.describe() # describe the Series(non-numeric)df.col_name1.value_counts() # for each value, count number of occurrences# summarize all columns (new in pandas0.15.0)df.describe(include='all') # describe allSeriesdf.describe(include=['object']) # limit to one (or more) types# select multiple columnsdf[['col_name1', 'col_name2']] # select two columnsmy_cols = ['col_name1', 'col_name2'] # or, create a list.of column namesdf[my_cols] # use a list to select columnstype(df[my_cols]) # DataFrame# for each unique value in col_1, calculate mean of col_2valuesdf.groupby('col_1').col_2.mean()# for each unique value in col_1, calculate mean of ALL numeric columnsdf.groupby('col_1').mean()# for each unique value in col_1, count number ofoccurrencesdf.groupby('col_1').col_1.count()df.col_1.value_counts()# add a new column as a function of existing columns# note: can't (usually) assign to an attribute (e.g., 'df.new_col')df['new_col'] = df.col_name1 + df.col_name2df['new_col'] = df.col_name1 * 10df.head()# alternative method: default is column sums, 'axis=1' does row sumsinsteaddf['new_col'] = df.loc[:, 'col_name1':'col_name2'].sum(axis=1)# rename a columndf.rename(columns={'col_name1':'col_1'}, inplace=True)# hide a column (temporarily)df.drop(['col_name1'], axis=1) # use'axis=0' to drop rows insteaddf[df.columns[:-1]] # slice 'columns' attribute like a list# delete a column (permanently)deldf['col_name1']Filtering# simple logical filteringdf[df.col_name1 < 20] # filter rowscol_name4 = df.col_name1 < 20 # or, create a Series of booleans...df[col_name4] # ...and use thatone column from the filtered results# advanced logicalfilteringdf[df.col_name1 < 20][['col_name1', 'col_name2']] #select multiple columnsdf[(df.col_name1 < 20) &(users.col_name2=='string1')] # use multipleconditionsdf[df.col_name2.isin(['string1', 'string2'])] #filter specific values# loc: filter rows by LABEL, and select columns byLABELdf.loc[1] # row with label 1df.loc[1:3] # rows with labels 1 through 3df.loc[1:3, 'col_name1':'col_name2'] #rows 1-3, columns 'col_name1' through 'col_name2'df.loc[:,'col_name1':'col_name3'] # all rows, columns 'col_name1' through'col_name3'df.loc[[1,3], ['col_name1','col_name3']] # rows 1 and 3,columns 'col_name1' and 'col_name2'# iloc: filter rows by POSITION, andselect columns by POSITIONdf.iloc[0] # row with0th position (first row)df.iloc[0:3] # rows withpositions 0 through 2 (not 3)df.iloc[0:3, 0:3] # rows andcolumns with positions 0 through 2df.iloc[:, 0:3] # allrows, columns with positions 0 through 2df.iloc[[0,2], [0,1]]# 1st and 3rd row, 1st and 2nd column# mixing: select columns by LABEL,then filter rows by POSITIONdf.age[0:3]df[['col_name1', 'col_name2','col_name3']][0:3]Sorting# sortingdf.col_name1.order() #only works for a Seriesdf.sort_index()# sort rows by labeldf.sort_index(by='col_name1')# sort rows by a specific columndf.sort_index(by='col_name1',ascending=False) # use descending orderinsteaddf.sort_index(by=['col_name2', 'col_name1']) # sort bymultiple columnsDuplicatesbooleans (True if a row is identical to a previousrow)df.duplicated().sum() # count of duplicatesdf[df.duplicated()]# only show duplicatesdf.drop_duplicates() # drop duplicaterowsdf.col_name1.duplicated() # check a single column forduplicatesdf.duplicated(['col_name1', 'col_name2', 'col_name3']).sum()# specify columns for finding duplicatesMissing Valuesdf.describe(include='all') # excludes missingvaluesdf.col_name1.value_counts(dropna=False) # includes missing values(new in pandas 0.14.1)# find missing values in aSeriesdf.col_name1.isnull() # True if NaN, Falseotherwisedf.col_name1.notnull() # False if NaN, Trueotherwisedf[df.col_name1.notnull()] # only show rows wherecol_name1 is not NaNdf.col_name1.isnull().sum() # count the missingvalues# find missing values in a DataFramedf.isnull() #DataFrame of booleansdf.isnull().sum() # calculate the sum of eachcolumn# drop missing valuesdf.dropna() # drop a row if ANYvalues are missingdf.dropna(how='all') # drop a row only if ALL valuesare missing# fill in missing valuesdf.col_name1.fillna(value='NA') # does not modify 'df'df.col_name1.fillna(value='NA', inplace=True) #modifies 'df' in-placedf.fillna(df.mean())# fill in missing values using meanLanguage ProcessingRegular Expressions# create a re pattern object# search (or match) it against text#orgnize the captures patterns in groups# usehttps:///#python to check your work!import retext = "It is2014 and it's amazing."pattern1 = pile("/d") # /dmatches a numberre.search(pattern1, text) # searchinstancere.search(pattern1, text).group(0) # returns '2'# returnsa list of all of the numbers in textre.findall(pattern1, text) # returns ['2', '0', '1', '4']# adding a + means "at least one" but potentially morepattern2 = pile("/d+")re.search(pattern2,text).group(0) # returns '2014'# use square brackets [] to match oneof the items presentalphabet = 'abcdefg'pattern3 =pile('[cfg]')re.search(pattern3, alphabet).group(0) # returns'c're.findall(pattern3, alphabet) # returns ['c', 'f', 'g']#looks for some numbers, a dash, some numbers, a dash, somenumbersmystery_pattern =pile("/d+-/d+-/d+")re.search(mystery_pattern, "my phone number is609-462-6706 dude").group(0)# . matches ANYTHINGall_of_the_text = "dmzhvbekuhvbcdfljghwco87rc6geinsr6t4gi7rgwefiuvbekuhvbdfljghwco87rc6geinsr6t4gi7rgwefiu ywgsfybcstzvgbrtybte"anything_pattern =pile(".+")re.search(anything_pattern, all_of_the_text).group(0)# returns the whole string# /w matches any word character, alphanumeric#if you want to match an actual period, do /.email_pattern =pile("[/w/.]+@/w+/.com")re.search(email_pattern, "my emailaddress is sinan.u.ozdemir@").group(0)re.search(email_pattern, "my email address is sinan@").group(0)Help and Settings''' Help '''help(my_list.append) # help on thismethodhelp(my_list) # help on this object''' Changing default display options '''pd.set_option('max_rows', 200) # defaultis 60 rows''' iPython notebooks '''# To run iPython Notebook, cd to directory that has notebook files, then run:# ipython notebook--matplotlib inline &''' nltk download interface '''# Becausenklt.download() doesn't work for meimport nkltnltk.download_shell()Links and Resources为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

Python 列表元组_光环大数据python培训

Python 列表元组_光环大数据python培训Python培训、Python培训班、Python培训机构，就选光环大数据！一、简介列表（list）是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。

Python使用使用中括号[ ] 来解析列表。

列表是可变的（mutable）——可以改变列表的内容。

二、基本的列表操作列表可以使用所有适用于序列的标准操作，例如索引、分片、连接和乘法。

本文介绍一些可以改变列表的方法。

1. list 函数通过list(seq) 函数把一个序列类型转换成一个列表。

>>> list(‘hello’)*‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’+list 函数使用于所有类型的序列，而不只是字符串。

2. 改变列表：元素赋值使用索引标记来为某个特定的、位置明确的元素赋值。

>>> x = [1, 1, 1]>>> x[1] = 2>>> x[1, 2, 1]不能为一个位置不存在的元素进行赋值。

3. 删除元素从列表中删除元素也很容易：使用del 语句来实现。

>>> names = *‘Alice’, ‘Beth’, ‘Cecil’, ‘Dee-Dee’, ‘Earl’+>>> del names[2]>>> names*‘Alice’, ‘Beth’, ‘Dee-Dee’, ‘Earl’+除了删除列表中的元素，del 语句还能用于删除其他元素。

4. 分片赋值>>> name = list(‘Perl’)>>> name*‘P’, ‘e’, ‘r’, ‘l’+>>> name*2:+ = list(‘ar’)>>> name*‘P’, ‘e’, ‘a’, ‘r’+在使用分片赋值时，可以使用与原序列不等长的序列将分片替换：>>> name = list(‘Perl’)>>> name*1:+ = list(‘ython’)>>> name*‘P’, ‘y’, ‘t’, ‘h’, ‘o’, ‘n’+分片赋值语句可以在不需要替换任何原有元素的情况下插入新的元素。

python知识点汇总

以下是Python语言的一些重要知识点汇总：1.数据类型：Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典和集合。

2.控制流语句：Python中的控制流语句包括if条件语句、for循环、while循环和break、continue语句。

3.函数：Python中的函数是一种可重复执行的代码块，可以接受输入参数并返回输出结果。

4.面向对象编程：Python支持面向对象编程，包括类、对象、继承和多态等概念。

5.异常处理：Python中的异常处理机制可以捕获和处理程序运行时出现的错误和异常情况。

6.文件操作：Python提供了丰富的文件操作功能，包括读取、写入、修改和删除文件等。

7.模块和包：Python中的模块是一个包含相关功能的代码文件，包是一组相关模块的集合。

8.数据结构：Python中的数据结构包括列表、元组、字典和集合，它们提供了不同的方式来存储和操作数据。

9.算法和数据结构：Python提供了一些常用的算法和数据结构，如排序、搜索、哈希表、堆和图等。

10.网络编程：Python提供了网络编程库，如requests、socket等，可以用于发送HTTP请求、建立网络连接等。

11.数据可视化：Python中有许多数据可视化库，如matplotlib、seaborn、pandas等，可以用于绘制各种类型的图表。

12.数据库操作：Python支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，可以使用相应的库进行数据库操作。

13.进程和线程：Python支持多进程和多线程编程，可以提高程序的性能和并发性。

14.测试和调试：Python提供了一些测试和调试工具，如unittest、pdb等，可以帮助开发人员编写测试用例和调试程序。

15.数据处理和分析：Python中的数据处理和分析库非常丰富，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以用于数据清洗、数据分析和机器学习等任务。

python培训内容

Python 培训内容概述随着 Python 在数据科学、人工智能、Web 开发等领域的广泛应用，越来越多的人选择学习 Python。

本文将介绍 Python 培训的主要内容，帮助大家更好地了解和学习 Python。

下面是本店铺为大家精心编写的5篇《Python 培训内容概述》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

《Python 培训内容概述》篇1一、Python 基础语法Python 培训的基础课程主要包括 Python 基础语法、数据类型、变量、运算符、控制结构等。

学员需要掌握 Python 的基本语法，为后续的编程学习打下坚实的基础。

二、Python 高级语法在掌握 Python 基础语法后，学员需要进一步学习 Python 的高级语法，如函数、模块、面向对象编程等。

这些内容对于编写复杂的Python 程序和项目至关重要。

三、Python 数据科学工具Python 在数据科学领域的应用非常广泛，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。

Python 培训会涉及这些数据科学工具的使用，帮助学员更好地进行数据分析、可视化和处理。

四、Python Web 开发Python 在 Web 开发领域也有着广泛的应用，如 Django、Flask等框架。

Python 培训会教授如何使用这些框架进行 Web 开发，包括前端和后端的开发。

五、Python 机器学习与人工智能机器学习和人工智能是 Python 应用的另一个重要领域。

Python 培训会涉及相关的机器学习算法、深度学习框架等，如 Scikit-learn、TensorFlow 等。

六、Python 项目实战除了理论知识外，Python 培训还应包括项目实战环节，让学员通过实际项目来巩固所学知识，提高编程能力和解决实际问题的能力。

七、Python 编程规范与实践Python 培训还应包括编程规范与实践的内容，如代码风格、PEP8 规范、代码调试与测试等。